函数的装饰器可以以某种方式增强函数的功能，如在 Flask 中可使用 @app.route('/') 为视图函数添加路由，是一种十分强大的功能。在表现形式上，函数装饰器为一种嵌套函数，这其中会涉及到闭包的概念。而在嵌套函数之间，外部函数中的变量相对于内部函数而言为自由变量，使用时可能需要借助于 nonlocal 关键字进行声明。

nonlocal 声明

按变量的作用域进行分类，Python 中的变量可分为「全局变量」、「局部变量」以及「自由变量」。一般而言，Python 中使用变量前不需要声明变量，但假定在函数体中赋值的变量为局部变量～除非显示使用 global 将在函数中赋值的变量声明为全局变量！

而自由变量则是存在于嵌套函数中的一个概念～定义在其他函数内部的函数被称之为嵌套函数 nested function ，嵌套函数可以访问封闭范围内(外部函数)的变量。嵌套函数不可以在函数外直接访问。

在 Python 中，非本地变量默认仅可读取，在修改时必须显式指出其为非本地变量～自由变量 nonlocal，全局变量 global。>>> ga = 1

>>> def func():

...     nb = 2

...     def inner():

...         ga  = 1

...         nb  = 2

...         print('ga is %s, and nb is %s' % (ga, nb))

...     return inner

...

>>> test = func()

Traceback (most recent call last):

...

UnboundLocalError: local variable 'ga' referenced before assignment

未加入全局变量和自由变量声明时且使用赋值操作时，inner 函数的变量 ga, nb 默认为局部变量，会报错；如注释掉 ga = 1 后同样会报错：Traceback (most recent call last):

...

UnboundLocalError: local variable 'nb' referenced before assignment

可行改写如下：>>> ga = 1

>>> def func():

...     nb = 2

...     def inner():

...         global ga

...         nonlocal nb

...         ga  = 1

...         nb  = 2

...         print('ga is %s, and nb is %s' % (ga, nb))

...     return inner

...

>>> test = func()

>>> test()

ga is 2, and nb is 4

>>> test()

ga is 3, and nb is 6

通过显示声明 ga, nb 分别为「全局变量」和「自由变量」，此时如预期运行！

闭包

函数内的函数以及其自由变量形成闭包。也即闭包是一种保留定义函数时存在的自由变量的绑定的函数～这样在调用函数时，绑定的自由变量依旧可用。

闭包可以避免全局变量的使用以及提供某种形式的数据隐藏。当函数中的变量和函数较少且其中某个功能常用时，使用闭包来进行封装。当变量和函数更加复杂时，则使用类来实现。# 计算移动平均值的函数

def make_averager():

series = []

def averager(new_value):

series.append(new_value)

total = sum(series)

return total/len(series)

return averager

那么此时，make_averager() 函数的第二行 series = [] 到第七行 return total/len(series) 为闭包，变量 series 为 averager() 函数中的自由变量！# avg 为一个 averager 函数对象 ~ 含自由变量的绑定

>>> avg = make_averager()

>>> avg(10)

10.0

>>> avg(11)

10.5

>>> avg(12)

11

# 创建另一个 averager 函数对象

>>> avg2 = make_averager()

>>> avg2(1)

1.0

>>> avg2(18)

9.5

# 查看 avg, avg2 自由变量中保存的值

>>> avg.__closure__[0].cell_contents

[10, 11, 12]

>>> avg2.__closure__[0].cell_contents

[1, 18]

函数对象通过 __closure__ 属性 —— 返回 cell 对象元祖(函数中有多少嵌套函数则该元祖的长度有多长)，生成该对象的函数被称之为闭包函数。

func.__closure__[0].cell_contents: 访问存储在 cell 对象中值。

装饰器

装饰器本身是一个可调用的对象～函数或类，其参数为另一个函数(被装饰的函数)。装饰器可能会处理被装饰的函数(如添加一些功能)然后将之返回，或者将之替换为另一个函数或可调用对象。这也被称之为元编程 metaprogramming —— 在编译时改变函数功能。>>> def make_pretty(func):

...     def inner():

...         print("I got decorated!", end='\t')

...         func()

...     return inner

...

>>> def ordinary():

...     print("I am ordinary!")

# 用 make_pretty 函数装饰 ordinary 函数

>>> pretty = make_pretty(ordinary)

>>> pretty()

I got decorated!  I am ordinary!

可以作为装饰器的函数内部都有嵌套的功能函数(用以实现主要功能)，并返回内部的嵌套函数。@make_pretty

def ordinary():

print("I am ordinary!")

# 等价于

def ordinary():

print("I am ordinary!")

ordianry = make_pretty(ordinary)

make_pretty(func) 是一个最简单的装饰器，它接受一个函数为其参数；内部定义了一个 inner() 函数～输出 "I got decorated!" 后执行被装饰函数(此时 func 为 inner 闭包中的自由变量)；然后返回内部函数 inner。

此时，对于被装饰的函数 ordinary 而言，此时是 inner 的引用：>>> ordinary()

I got decorated!  I am ordinary!

>>> ordinary

.inner at 0x10aeaa1e0>

除了最简单的装饰器之外，还可以将多个装饰器叠放使用

叠放装饰器def star(func):

def inner(*args, **kwargs):

print('*' * 30)

func(*args, **kwargs)

print('*' * 30)

return inner

def dollar(func):

def inner(*args, **kwargs):

print('$' * 30)

func(*args, **kwargs)

print('$' * 30)

return inner

@star

@doller

def printer(msg):

print(msg)

printer("Hello world!")

# 结果如下

'''

******************************

$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$

Hello world!

$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$

******************************

'''

# 等价于

def printer(msg):

print(msg)

printer = star(dollar(printer))